A high accuracy ozone monitor using UV absorption method was developed for ambient ozone monitoring. The system was mainly composed of a high power pulsed xenon lamp as UV source, an optical spectrometer with a high sensitivity linear CCD array as UV detector and signal processing unit. The optical signal from the CCD array that provides unusually high response and excellent optical resolution for ozone concentration was converted to digital signal and the digital signal was displayed on screen using PC interface. The optical signal was propagated using optic fiber to reduce optical loss to increase the accuracy of the measuring system. This paper has been studied a interworking signalling protocol between two hybrid networks by analyzing Satellite B-ISDN architecture, DSS2 Layer 3 Signalling protocol, B-ISUP protocol, S-BISUP protocol stack and so on. Also in the paper, messages and primitives have been defined for B-ISDN's Connection Type, Ownership and each protocol in order to connect point-to-multipoint. The ozone sensing properties of the CCD ozone monitor was compared with those of the photo multiplier ozone monitor.
Surface-enhanced Raman scattering (SERS) has long been projected as a powerful analytical technique for chemical and biological sensing applications. Pairing with portable Raman spectrometers makes the technique extremely appealing as real-time sensors for field application. However, the lack of reliable, uniform, low cost and ease-of-use SERS enhancement structures has prevented the wide adoption of this technique for general applications. We have discovered a novel hybrid structure based on the high-density and uniform arrays of gold nanofingers over a large surface area for SERS applications. The nanofingers are flexible and their tips can be brought together to trap molecules to mimic the biological system. We report here a rapid, simple, low-cost, and sensitive method of detecting trace level of food contaminants by using nanofinger chips based on portable SERS technique. We also present here the characterization of surface reaction of target molecules with our gold nanofinger substrates and the effect of nanofinger closing towards SERS performance. This new type of nano-structures can potentially revolutionize the medical and biologic research by providing a novel way to capture, localize, manipulate, and interrogate biological molecules with unprecedented capabilities.
Most eco-friendly cars can adopt the concept of an integrated battery charger (IBC), which uses currently available motor drive systems. The IBC has a lot of strong points such as low cost and minimum space for the high voltage battery charger. On the other hand, it also has some defects caused by its structure. In this paper, the shortcomings of the conventional IBC for PHEVs with interior permanent magnet motors are discussed, and two advanced IBCs with improved performance are presented. Compared with the conventional IBC, the two advanced IBCs have plenty of strengths such as low common noise, high efficiency, simple sensing methods, etc. Then, the digital control algorithm is modified and a power loss calculation is carried out with simulation software. Finally, experimental results are provided to show the performance of the IBC systems.
Efficient Query processing and optimization are critical for reducing network traffic and decreasing latency of query when accessing and manipulating sensor data of large-scale sensor networks. Currently it has been studied in sensor database projects. These works have mainly focused on in-network query processing for sensor networks and assumes homogeneous sensor networks, where each sensor network has same hardware and software configuration. In this paper, we present a framework for efficient query processing over heterogeneous sensor networks. Our proposed framework introduces query processing paradigm considering two heterogeneous characteristics of sensor networks: (1) data dissemination approach such as push, pull, and hybrid; (2) query processing capability of sensor networks if they may support in-network aggregation, spatial, periodic and conditional operators. Additionally, we propose multi-query optimization strategies supporting cross-translation between data acquisition query and data stream query to minimize total cost of multiple queries. It has been implemented in WSN middleware, COSMOS, developed by ETRI.
A simply supported hybrid plate consisting of top and bottom functionally graded elastic layers and an intermediate actuating or sensing homogeneous piezoelectric layer is investigated by an elasticity (piezoelasticity) method, which is based on state space formulations. The general spring layer model is adopted to consider the effect of bonding adhesives between the piezoelectric layer and the two functionally graded ones. The two functionally graded layers are inhomogeneous along the thickness direction, which are approached by laminate models. The effect of interlaminar bonding imperfections on the static bending and free vibration of the smart plate is discussed in the numerical examples.
3축 가속도 센서, 2축 지자기 센서, 구동 ASIC 및 마이크로 컨트롤 유니트(MCU, Micro Control Unit)를 집적시킨 복합센서 모듈을 개발하였다. 센서 모듈의 사이즈는 $8.3mm{\times}5.3mm{\times}1.5mm$ (0.066 cc)로서 스택(stack) 패키징 방식으로 제작하였다. 제작된 센서 모듈의 특성은 가속도 센서와 지자기 센서 모두 목표한 범위내의 값이 얻어졌으며, 특히 까다로운 규격의 신뢰성 테스트 모두 통과함으로서 우수한 성능을 보유하고 있음을 입증할 수 있었다.
This paper proposes an approach for measuring voltage of high voltage(HV) battery of plug-in hybrid electric vehicle(PHEV) and battery electric vehicle(BEV). The proposed methods use isolation resistor and isolation amplifier in order to measure high voltage which should be electrically separated from measuring circuit. In terms of practical applications their advantages and disadvantage are discussed and key design points are addressed by simulations. More importantly, the proposed methods are applicable to various applications such as on-board charger, inverter and battery management system (BMS) which are directly connected to HV battery in PHEV and BEV.
In this paper, we consider a sectorized wireless powered sensor network (WPSN), wherein sensor nodes are clustered based on sectors and transmit data to the cluster head (CH) using energy harvested from a hybrid access point. We construct a system model for this sectorized WPSN and find optimal coordinates of CH that maximize the achievable transmission rate of sensing data. To obtain the optimal CH with low overhead, we perform an asymptotic geometric analysis (GA). Simulation results show that the proposed GA-based CH selection method is close to the optimal performance exhibited by exhaustive search with a low feedback overhead.
The purpose of this research is to analyze the effect of shape of the inductive textile electrode on the non-contact heart activity sensing, based on the magnetic-induced conductivity principle. Four types of the inductive textile electrodes were determined according to the combinations of the two shape features. A fiber-metal hybrid-typed conductive thread was developed and applied to materialization of the textile electrodes by embroidery method. The heart activity was extracted through the textile electrode sewn on a T-shirt. The experiments were implemented to constantly measure the heart activity for 20 seconds, in each case of 5 healthy male subjects. The heart activity signals acquired in each type of the inductive textile electrode were analyzed, 1)by drawing a comparison of morphology with those of ECG signal (LeadII), and 2)by calculation of the normalized mean and standard deviation of magnitude of the heart activity signals. The analysis resulted that the relatively better quality of signals were acquired in the 'square' types in the matter of whole shape, while the better results were obtained in 'donut' types in the matter of center hole. Accordingly, the relatively best quality of signals was obtained in the case of 'Square-Donut' type of the inductive textile electrode.
이 논문에서는 작물 분류를 목적으로 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있는 딥러닝 모델 2D convolution with bidirectional long short-term memory(2DCBLSTM)을 제안하였다. 제안 모델은 우선 작물의 공간 특징을 추출하기 위해 2차원의 합성곱 연산자를 적용하고, 추출된 공간 특징을 시간 특징을 고려할 수 있는 양방향 LSTM 모델의 입력 자료로 이용한다. 제안 모델의 분류 성능을 평가하기 위해 안반덕에서 수집된 다중시기 무인기 영상을 이용한 밭작물 구분 사례 연구를 수행하였다. 비교를 목적으로 기존 딥러닝 모델인 2차원의 공간 특징을 이용하는 2D convolutional neural network(CNN), 시간 특징을 이용하는 LSTM과 3차원의 시공간 특징을 이용하는 3D CNN을 적용하였다. 하이퍼 파라미터의 영향 분석을 통해, 시공간 특징을 이용함으로써 작물의 오분류 양상을 현저히 줄일 수 있었으며, 제안 모델이 공간 특징이나 시간 특징만을 고려하는 기존 딥러닝 모델에 비해 가장 우수한 분류 정확도를 나타냈다. 따라서 이 연구에서 제안된 모델은 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있기 때문에 작물 분류에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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